基于物联网通信与机器学习的智能客服系统研究

当前智能客服系统功能模块的结构多为单向,客服服务效率较低,导致客服服务单元平均耗时延长,为此提出对基于物联网通信与机器学习的智能客服系统的设计与验证研究。根据当前的测定需求及标准,先构建复位电路,接入客服数据+语音收发装置,完成系统硬件的设计;采用多阶的方式,提升客服服务效率,设计物联网多阶通信+机器判定功能模块,与机器学习数据库关联,完成系统软件的设计。最终的系统测试结果表明:根据图4,完成对测试结果的分析:针对选定的5个测试小组,通过三个阶段进行测试,最终得出的客服服务单元平均耗时被较好地控制在0.2s以下,说明在物联网通信技术与学习技术的辅助下,当前所设计的智能客服系统针对性与稳定性更高,具有实际的应用价值。

基于机器学习的频谱分配算法在无线通信系统中的应用

阐述受频谱资源稀缺、传统方法的限制,设计一种基于机器学习的频谱分配算法,包括数据处理、特征选择与提取、模型训练与优化。实验结果表明,该算法频谱分配性能优于传统方法。

间歇性通信下多移动机器人的分布式切换预测控制

针对间歇性通信下的多移动机器人编队,提出了一种分布式切换预测控制方法。首先,通过将切换拓扑策略描述为间歇性通信,将多机器人编队建模为一类带有路径参数同步约束项的切换系统模型,以减少通信代价。针对名义系统部分,采用分布式切换预测控制方法,给出了名义系统指数稳定的充分条件和稳定化控制器的设计方法。针对路径参数同步约束项,通过最小化具有路径参数同步约束的代价函数,给出了基于分布式预测控制路径参数同步控制器的设计方法。最后,仿真验证了所提算法能够使多移动机器人在间歇通信的条件下完成编队任务。

基于5G通信技术的远程机器人手术应用研究进展及关键技术分析

远程手术是指外科医生借助机器人手术系统及网络通信技术,异地实时为远端患者实施手术的过程。随着网络通信技术承载能力的持续提高,配合不断创新优化的机器人手术系统,远程手术呈现加速发展趋势。本文主要就目前已开展的远程机器人手术进行综述,对其关键技术进行分析,并对发展过程中的问题加以总结。1 远程手术的应用现状我们对国内外已开展的远程手术进行系统回顾,纳入文献的受试对象是人类(患者或尸体)或实验动物,且必须为手术医生全程无间断的实时手术操作.

基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制研究

为解决无人机通信网络中数据调度行为中断概率过大的问题,实现对通信资源的合理分配,提出基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法;设计基本网络架构,联合BMRC协议,设置URLLC数据链路单元,联合相关通信数据样本,求解通信中断概率的具体数值,实现对无人机中继通信网络资源的联合优化处理;分别计算时隙分配参量与带宽分配参量,并以此为基础,确定无人机中继位置,实现对中继通信资源的调度;按照机器学习算法标准,定义PCA改进特征,从而完善改进机器学习算法,再联合最优控制器闭环,实现对通信数据调度行为的控制;实验结果表明,改进机器学习算法作用下,随着中继数据累积量的增大,无人机通信网络中数据调度行为中断概率的最大值只能达到7.3%,有效降低了中断概率,符合合理分配通信资源的实际应用需求。

基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的多机器人强化学习路径规划方法

为降低多机器人在动态环境下路径规划的阻塞率,基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,设计一种基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的分布式深度强化学习路径规划方法(DCAMAPF)。在Actor网络,基于请求与应答通信机制,每个机器人请求视野内的其他机器人的局部观测信息和动作信息,进而规划出协同的动作策略。在Critic网络,每个机器人基于局部注意力机制将注意力权重动态地分配到在视野内成功应答的其他机器人局部观测和动作信息上。实验结果表明,与传统动态路径规划方法D*Lite、最新的分布式强化学习方法MAPPER和最新的集中式强化学习方法AB-MAPPER相比,DCAMAPF在离散初始化环境,阻塞率均值均约降低了6.91、4.97、3.56个百分点;在集中初始化环境下能更高效地避免发生阻塞,阻塞率均值均约降低了15.86、11.71、5.54个百分点,并减少占用的计算缓存。所提方法确保了路径规划的效率,适用于求解不同动态环境下的多机器人路径规划任务。

机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模研究

在时变环境下,传统模型只去除了部分通信串扰,传输损耗大,为此提出机器学习的时变环境下自由空间光通信系统信道建模方法。采用直方图统计法统计数据集的峰值、选择通信最短路径,遗传算法得到信道最佳参数,机器学习根据最佳参数计算通信阻抗,获得电容和电导值,对权值进行调整去除通信串扰,根据信道规模特性将天线域转换为波束域,搭建时变环境下自由空间光通信信道。仿真实验结果表明,本模型的传输损耗平均达到148 dB,具有较高的应用价值。

基于机器学习的电力系统通信网数据治理模型

为加强电力系统通信网数据安全管理,提出了一种基于机器学习的电力系统通信网数据治理模型。使用传感器群获取通信网数据安全态势经验池;利用深度长短期神经网络对经验池进行特征提取,建立通信网数据安全态势精准预测机制;利用深度确定性策略构建通信网数据安全态势在线学习与治理策略自主生成之间的多级耦合模型。选取国家电网某电力公司数据进行实验,结果表明,该文所搭建的模型,在数据安全态势预测方面,准确率达到96.28%;在数据安全自主治理策略方面,有效率达到92.81%。该模型可实现通信网数据安全治理策略自主生成。

基于机器学习的量子通信激光器功率控制系统设计

量子通信激光器的频段带宽较宽,在无线通信方面具有潜在的超高传输容量,也能够发挥快速波载的应用特性;但受功率控制的不协调因素限制,量子通信激光器在数据传输中脉冲功率会产生波动,导致传输带宽产生畸变,研究基于机器学习的量子通信激光器功率控制系统设计方法;以获取不同的控制指令为前提条件,将单片机和FPGA作为量子通信激光器主控单元;采用A/D作为转换单元,通过串行封装设计转换电路;基于机器学习分析电流与电压关系,实现系统硬件设计;构建量子通信激光机通信检测单元,在多量子耦合关系下,设定激光器有源区控制形式,基于介电常数分析激光器运行模式,对应量子通信功率反馈条件;基于机器学习中Q函数算法,寻找功率最优控制方案,完成系统软件设计;实验结果表明:在信号增益分别为0.05、0.10、0.15的变量条件下,应用文章所提系统控制量子通信激光器脉冲功率,能够在50次往返过程中实现功率的稳定控制,且脉冲宽度扥别为528 FS、556 FS、585 FS,没有发生畸变,表明该系统对量子通信激光器功率控制的效果较好。

基于机器学习的海上无线通信网络自适应路由优化研究

本研究针对海上无线通信网络在动态海洋环境中面临的路由优化挑战,开发了一种创新的自适应路由优化方法。利用机器学习技术,设计和实现了一套优化框架,以增强海上无线通信网络的性能和适应性。通过综合分析海洋环境的复杂性和网络动态性,构建了包含关键网络性能指标的数据集,并通过数据预处理提高了数据质量。重点研究了决策树、随机森林和卷积神经网络(CNN)三种机器学习模型在路由优化中的应用和效果,通过实验验证了随机森林模型在提高通信效率和网络稳定性方面的显著优势。

一种机器人与端拾器的无线通信技术

本文针对冲压车间的机器人设备需要频繁更换不同的端拾器而带来的通信接触不良问题,提出了一种采用无线传输方式来改变传统的插针物理接触信号传递的技术,在机器人的对接法兰盘上安装WIS无线传输器,用来替代原有的插头插针,这种无接触式的对接,允许机器人与端拾器之间即使有位置偏差,也不会产生信号或电能传输断开,有效地避免了原有物理插针形式的不稳定性,减少了设备故障率,提高了设备运行的稳定性与生产效率。

基于机器学习的电力系统稳定通信终端安全身份认证方法

针对电力系统稳定通信终端安全身份认证的认证准确率和认证效率较低的问题,设计一种基于机器学习的电力系统稳定通信终端安全身份认证方法。完善身份认证的公钥基础设施(PKI),定义了内部组成、传输流程以及各部分功能;结合人工神经网络与极限学习机算法,改进了电力系统稳定通信终端认证基础设施;建立电力系统稳定通信安全身份认证模型,设计了安全身份认证流程,实现安全身份认证。算例分析结果表明,设计方法在外界条件改变的情况下性能稳定,认证准确率始终高于69.13%,身份认证的可靠性较强。

基于无线通信网络技术的机器人巡检远程监控系统

本文介绍了一种基于蜂窝网络无线通信技术的机器人巡检远程监控系统,该系统由多个机器人节点和远程监控中心构成。硬件方面,系统采用了Logitech Harmony遥控器机器人、热线式温度传感器、AM335X ARM Cortex-A8处理器和5G全网通DTU TD210模块。同时,系统还采用了西门子工业软件Simatic IPC 330进行支持,并对该系统进行了电力输电线路的实地测试。经过测试,该系统在启动、运行和停止等方面表现出色。实际巡检和系统记录的数据比对结果证明,系统数据准确性较高。此外,无线通信网络的信号强度较强、数据传输速度较快、数据丢包率较低,通信可靠性较高,为系统的实际应用提供了保证。

基于机器学习的导航通信系统干扰抑制与自适应调整方法研究

为实现高集成、小型化、轻量化以及低功耗的目标,文章研究一种基于机器学习的导航通信系统干扰抑制与自适应调整方法。通过概述导航通信系统的基础理论,包括信号调制技术和扩频技术,详细分析系统中可能出现的自然和人为干扰,强调信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)和误码率(Bit Error Rate,BER)在系统性能评估中的重要性。为提升系统性能,研究引入机器学习技术,以验证监督学习、无监督学习等在导航通信系统中的应用潜力。同时,文章提出一种基于机器学习的干扰抑制方法,并通过实验验证其有效性。在模拟实验中,应用该算法后,SNR得到了提升,BER均有所降低,证实所提算法具有有效性,为未来导航通信系统的优化设计提供了新的思路和技术支持。

基于北斗通信和AI技术的光伏智能清扫机器人研究与应用

随着全球对可再生能源的关注度不断提高,太阳能光伏产业得到了快速发展。然而,光伏组件的表面污染问题对光伏电站的发电效率和寿命造成了严重影响。为解决这个问题,智能光伏清扫机器人成为一个备受关注的研究方向。文章介绍基于北斗通信和AI技术的光伏智能清扫机器人的理论依据,包括表面污染对光伏组件的影响、智能清扫机器人的工作原理和关键技术等。

基于ABB机器人与西门子PLC的ProfiNet IO通信的课程教学设计

在常见的工业机器人工作站中,一般包括工业机器人、PLC两个控制单元,工业机器人主要负责工件的搬运、加工,PLC负责部分外围设备的控制,工业机器人与PLC之间需对数据进行实时交互,以达到两者之间的配合。文章将探讨ABB机器人与西门子PLC的ProfiNet IO通信在课程教学中的应用研究。

无线通信在高速公路隧道巡检机器人中的应用

文章探讨无线通信在高速公路隧道巡检机器人中的应用,科普无线通信的基础知识,讲解高速公路隧道巡检机器人的无线通信系统设计和无线通信在巡检机器人中的广泛应用。通过分析其实用性和优势,可知无线通信技术在巡检机器人中的应用,不仅能提高巡检的效率和安全性,且具有良好的扩展性和兼容性。未来,隧道巡检机器人的自主性和智能化将得到进一步提升,无线通信技术将提供更高的通信效率和可靠性。然而,这也带来了一系列的挑战,需要通过持续的研究和技术创新,以克服这些挑战,推动这个领域的发展。

基于无线通信的油气化工行业防爆巡检机器人系统设计与实现

鉴于油气化工行业的危险性、工作环境的恶劣性以及高频次的巡检要求,设备的日常检查维护工作成为行业一项艰巨的挑战。为应对这一难题,我们成功设计并实现了一款基于无线通信技术的油气化工行业防爆巡检机器人系统。该系统主要由防爆巡检机器人、无线通信设备和监控中心三部分构成,融合了视频监控、红外测温、气体泄露检测、路径规划和无线通信等先进技术,完美适应了油气化工行业的特殊环境。该系统显著提升了对设备和环境的实时监测能力、巡检工作效率。在实际应用中,该系统展现出了出色的稳定性和可靠性,有效预防了爆炸事故的发生,大幅降低了生产安全事故的频率。本研究旨在为油气化工行业提供一种创新的、全自动的、智能的巡检解决方案,旨在提高行业运行的安全性和效率,为行业的可持续发展贡献力量。

基于巡检移动机器人运动控制的CAN总线通信技术研究

在现代工业应用中,巡检移动机器人凭借其自动化和智能化的特点,已广泛应用于设备监控与维护领域。这些机器人的有效运作依赖于高效的控制系统和可靠的通信技术。其中,控制器局域网(Controller Area Network,CAN)总线技术因其高可靠性和实时性,在机器人通信系统中占据重要地位。文章详细分析巡检机器人的运动控制需求,并基于这些需求设计针对性的CAN总线通信方案,包括网络结构、数据帧格式以及通信协议和错误处理机制。

基于数字孪生的工业机器人建模及监测方法

针对工业机器人数据不透明、监测存在死角等问题,通过对实体工业机器人分析和研究,构建数字孪生机器人监测系统。首先从几何、物理、逻辑3个维度完成虚拟机器人的建模;其次基于开放平台通信联合架构(open platform communications united architecture,OPC UA),实现机器人的数据采集和通信,设计用户显示界面,达到数据实时可视化的效果;最后,通过机器人仿真实验得出机器人末端执行器X、Y、Z坐标的相对位置误差分别为0.48%、0.32%、0.27%,通过数字孪生机器人监测同步实验验证机器人关节角度误差最大值为0.31°。实验结果表明:该方法能够实现数字孪生工业机器人的运动数据监测,减少工业机器人在生产过程中发生意外和故障的风险,为智能工业机器人的发展提供思路和方向。